본 논문은 IMO의 해사안전위원회에서 결의하고 SOLAS 협약 제5장에 따라 2002년 7월 1일부터 시행되기 시작한 선박자동식별장치(AIS)의 도입목적을 달성하기 위하여 선박 또는 VTS센터에서 성공적인 운영방안을 마련하고, AIS도입에 따라 나타날 수 있는 제반 문제점들을 체계화함으로써 향후 AIS 기술개발이 이용자 측면에서 실용성있게 이루어지도록 하기 위한 지침을 제공하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 AIS의 기술적 특징분석, 국내외 제도분석, 해양사고 현황분석을 통하여 AIS를 선박, VTS센터 및 해상보안시스템에 이용하고자 할 때 나타나는 문제점을 지적하고 그 활용방안을 제시하였다.
컴퓨터 비젼을 이용한 항행선박의 항적을 계산하고 교통량을 측정하는 방법은 해양사고의 예방관점에서 사고발생 가능성 여부를 예측해 볼 수 있는 유용한 방법이다. 본 연구에서는 컴퓨터 비젼을 이용하여 영상축소, 미분연산자, 최대 최소값 등을 이용하여 선박을 인식한 후 실세계 상에서의 좌표 값을 계산하여 실시간 항적을 전자 해도에 표시함으로서 해상 구조물과의 충돌여부를 직접 육안으로 확인 할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 알고리즘은 영역 정보를 기반으로 개발되었기 때문에 점 정보에 의존하고 있는 기존 레이더 시스템의 단점을 보완하는 장점을 지니고 있다.
해양사고 예방 지원을 목표로 해양수산부 주도의 지능형 해상교통정보서비스가 지난 21년 1월부터 시작되었고 그동안 이용이 제한되었던 3톤 미만 선박까지 확대하기 위해 개발·추진되는 소형 초고속해상무선통신망(이하 LTE-M) 송수신기의 성능 검증 방안에 대해 연구하였다. 국내 해양 사고의 약 30%가 3톤 미만의 선박에서 발생되고 있기 때문에 소형 선박 전용의 송수신기 개발을 통한 해양안전 사각지대 보완이 필요하다. 소형 LTE-M 송수신기는 연안에서 조업 활동이 활발한 어선과 육지 인근의 수상레저기구 등을 대상으로 적용될 수 있다. 따라서 실제 송수신기가 설치·이용되는 환경을 고려하여 충분한 성능 및 안정적인 통신 품질 제공 여부를 검증하는 방안이 필요하다. 본 연구에서는 LTE-M 망의 통신품질 요구 기준과 해양수산부의 소형 송수신기 성능 요구 기준을 검토해보고, 소형 송수신기의 성능을 적합하게 평가할 수 있는 시험 방안을 제안하였다. 제안한 시험 방안은 해양 사고 빈도가 높은 6개 실해역 노선을 대상으로 타당성을 검증하였으며, 소형 송수신기 다운링크 및 업링크 전송속도가 각각 9Mbps 이상 및 3Mbps 이상의 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 커버리지 분석시스템을 활용하여 집중관리구역(0~30km) 및 관심구역(30~50km)에서 각 95% 이상 및 100%의 커버리지를 확인하였다. 본 논문에서 제안한 성능 평가 방안 및 시험 결과는 송수신기의 성능 검증을 위한 참고 자료로 활용되어 정부가 추진하는 바다 내비게이션 서비스 및 소형 송수신기의 보급 및 확산에 기여할 것으로 기대된다.
최근 해상 교통량 증가 및 연안 중심의 레저활동으로 인해 다양한 해양사고가 발생하고 있다. 그 중 선박사고는 인명 및 재산 피해를 유발할 뿐만 아니라 기름 및 위험·유해물질 유출을 동반한 해양 오염사고로 이어질 가능성이 크다. 따라서 해양사고 대비 및 대응을 위한 지속적인 선박 모니터링이 필요하다. 본 연구에서는 해상 선박 모니터링 체계 구축을 위한 초분광 원격탐사 기반의 항공 실험 수행 및 선박탐지 결과를 제시하였다. 한반도 서해 궁평항 인근 해역을 대상으로 초분광 항공관측을 수행하였으며, 사전에 다양한 선박 갑판에 대한 분광 라이브러리를 구축하였다. 탐지 방법으로는 spectral correlation similarity (SCS) 기법을 사용하였으며 초분광 영상과 선박 스펙트럼 사이의 공간 유사도 분포를 분석하였다. 그 결과 초분광 영상에 존재하는 총 15개의 선박을 탐지하였으며 최대 유사도에 기반한 선박 갑판의 색상도 분류하였다. 탐지 선박들은 고해상도 digital mapping camera (DMC) 영상과의 매칭을 통해 검증하였다. 본 연구는 해상 선박탐지를 위한 항공 초분광 센서 활용의 기초로서 향후 원격탐사 기반의 선박 모니터링 시스템에 주요 역할을 할 것으로 기대된다.
국가 간 국제무역 확대로 인한 물동량 증가, 국민의 삶의 질 향상에 따른 해양레저 활동의 증가 등 해상교통 환경은 빠르게 변하고 있다. 또한 선원의 고령화, 외국인 선원 증가 등 선박운항 환경도 변화하고 있다. 이러한 해상교통 및 선박운항 환경변화에 따라 시장에서는 해운선사의 수준 높은 안전관리 능력을 요구하고 있다. 본 논문에서는 해운선사의 해양사고, 항만국통제, 안전관리체제 등 개별 제도에 따른 안전관리 결과를 종합적으로 평가 및 관리할 수 있는 제도 도입을 위하여 국내외 유사사례를 조사 분석하고 모방전략을 적용했다. 모방전략을 이용한 연구결과에 있어서 모방산업과 제도는 건설업체 환산재해율 산정제도, 교통안전 우수사업자 지정제도를 선정했다. 두 제도를 분석하여 모방대상으로 근거법률, 평가지표, 인센티브를 추출하고 해운선사 안전관리 수준 평가제도를 위한 근거법 도입, 해양사고율, 항만국통제 점검률, 안전관리체제 심사율로 구성된 평가지표와 안전점검의 면제, 수수료 감면 및 심사시간 단축 등의 인센티브 방안을 제안하였다. 또한 제도의 신속한 도입과 지속적인 시행을 위한 모방시점과 방법을 단계별로 제시하여 제도의 지속발전이 가능하도록 하였다.
최근 해상교통 환경은 국가 간 해상 물동량의 증가, 해양레저 활동인구의 증가 등으로 선박 교통량이 늘어나고 있으며 이로 인한 해양사고 발생건수 및 가능성이 높아지고 있다. 해양사고의 주요 원인은 선박운항자의 인적요인에 의해 발생하고 있는 것으로 분석되고 있다. 이러한 인적요인에 의한 해양사고를 줄이기 위하여 항해사를 보조할 수 있는 여러 항해 보조 시스템에 대한 연구가 제안 되어 왔다. 하지만 여러 제안된 연구들에서 이용된 선박데이터는 대부분 오프라인의 데이터를 가정하여 분석하고 있어 실시간으로 시스템에 적용하기 위해 필요한 선박 데이터 관리기법 등에 대해서는 제시하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 선박의 항해통신장비인 AIS와 ARPA Radar 정보를 이용하여 선박 일치 여부를 판단할 수 있는 중요한 요소들을 복합적으로 고려하여 운항자에게 중요 정보를 제공하는 실시간 항행지원시스템 구축을 목적으로 하고 있다. 이 시스템 구축을 위해서 인공지능 기법 중 블랙보드 시스템을 이용하여 선박정보융합 알고리즘을 제안하고 그 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 인천항의 장래 입 출항 교통량을 추정하고, 인천 조류신호소에서 제공하는 조류정보의 가치를 분석하였다. 전국항만 기본계획에 따르면 인천항의 2020년 물동량은 2005년 대비 약 2배로 증가한다. 이에 따라 해상 교통량도 크게 증가할 것이다. 또한 인천항을 통항하는 선박의 조류영향으로 인한 해양사고를 방지하기 위하여 해양수산부는 조류신호소를 운영하고 있다. 그러나 이의 가치에 대한 분석이 없어 그 효과가 정량적으로 알려진 것이 없다. 따라서 본 연구에서는 인천 조류선호소의 정보에 대한 가치를 조건부 가치측정법(CVM)으로 산출하고, 장래 교통량을 고려한 정보가치를 분석하였다. 이로써 조류정보를 직접 이용하는 교통량을 고려한 연간 정보가치는 2000년부터 2020년까지 대략 $1.7{\sim}2.8$억원이 되는 것으로 추산되었다.
해상교량은 선박의 통항 안전성 관점에서 가항수역을 줄이는 간섭요인으로 작용한다. 본 연구에서는 선박의 안전한 통항을 위해 최적 통항분포에 기반한 안전 통항폭을 분석하였다. 해상교량을 통항하는 선박의 안전 통항 폭에 대한 분석을 위해 AIS data에 기반한 선박교통분포를 조사하여 K-means clustering을 통해 선박을 크기에 따라 분류하였다. 군집화된 데이터에 대하여 최적분포 분석을 한 결과, 인천대교와 부산항대교에서는 대수정규분포, 목포대교와 마창대교에서는 정규분포가 최적분포에 가까운 것으로 분석되었다. 대수정규분포와 정규분포를 기준으로 선박 안전 통항 범위를 신뢰구간의 95%로 가정하여 분석한 결과, 인천대교의 경우 정규분포와 대수정규분포 간의 차이가 64~97m로 가장 큰 것으로 나타났으며, 최소 차이는 10m로 마창대교에서 나타났다. 이에 따라, 인천대교의 경우에는 정규분포보다 대수정규분포로 안전 통항 폭을 제시하는 것이 적합한 것으로 분석되었다. 타 교량의 경우에는 정규분포와 대수정규분포 간의 통항 폭 차이가 크지 않기 때문에 둘 중 어떤 분포를 사용해도 유사한 결과를 얻을 수 있는 것으로 분석되었다. 위 결과를 토대로, 해상교량의 안전통항 범위를 제시한다면 선박의 안전한 운항 및 사고 예방에 도움이 될 것이다.
최근 다양한 분야에 빅데이터 기술을 활용하기 위한 방법에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 해상-빅데이터는 인터넷 공간에 있는 정보들이 아닌 선박의 항해통신장비로부터 발생 및 수집되는 수많은 정보로 정의할 수 있다. 한편, 해상 교통량의 증가함에 따라 해양 사고도 증가하고 있으며, 이에 따라 해양 안전에 관한 요구가 증대되고 있다. 이러한 요구를 충족시키기 위한 일환으로, 본 논문에서는 해상에 있는 수많은 선박으로부터 수신되는 대량의 AIS 메시지 데이터를 기반으로 선박의 항적 표시 및 해상교통량 통계 분석을 전자해도를 통해 시각적으로 표현하는 시스템을 개발한다. 또한, 유용성 검증을 위해 개발한 시스템을 활용하여 선박 항적 표시 기능 및 해상교통량 통계 분석 기능을 수행하였다. 이를 통해 개발한 시스템의 선박 항적 표시 기능 및 해상교통량 통계 분석 기능을 통해 선박의 항적 표시, 비정상적인 운항 패턴, AIS 장비의 이상 유무, 해상교통량 통계 분석 등에 활용 가능함을 확인하였다.
Won-Hee Lee;Seung-Won Yoon;Da-Hyun Jang;Kyu-Chul Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권3호
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pp.1-10
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2024
해상 운송의 대부분을 차지하고 있는 선박의 경로를 예측하는 연구는 해상의 위험을 사전에 탐지하여 사고를 예방할 수 있다. 도로와 달리 해상에는 신호체계가 따로 존재하지 않고, 교통 관리가 어렵기에 해상 안정성을 위해 선박 경로 예측은 필수적이다. 그러나 선박의 경로 데이터셋의 시간 간격은 통신 장애로 인해 불규칙하다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위해 선박 경로 예측에 적합한 보간법을 사용하여 데이터의 시간 간격을 조정하는 방법을 제시한다. 또한, 선박의 경로를 예측하기 위한 선박 경로 예측 딥러닝 모델을 개발하였다. 본 연구의 모델은 선박의 실시간 경로 정보를 담고 있는 AIS 데이터를 통해 선박의 이동패턴을 파악하여 이후에 위치할 선박의 GPS 좌표를 예측하는 LSTM 모델이다. 본 논문은 선형 보간법을 사용한 데이터 전처리 방법과 선박 경로 예측에 적합한 딥러닝 모델을 제시하고, 실험을 통해 MSE 0.0131, Accuracy 0.9467로 본 논문에서 제시하는 방법의 예측 성능이 우수함을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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